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摘要：本发明属于工业生产与智能识别领域，涉及一种纤维色母粒团聚与分散超微结构检测方法，构建并训练细粒度注意力网络模型后，将待识别的纤维色母粒电镜图像输入到训练好的细粒度注意力网络模型中，由训练好的细粒度注意力网络模型输出纤维色母粒团聚识别结果；细粒度注意力网络模型包括浅层卷积网络、弱检测器和强检测器，弱检测器包括一个深层卷积网络和一个注意力网络，强检测器包括空间注意力网络。本发明能够利用人工智能的半监督学习方式通过自学习的特征信息表征能力，对纤维色母粒的团聚与分散超微结构快速、准确、高灵敏度地有效识别，结果具有很好的泛化能力，对实际工业纤维色母粒制备具有重要的现实意义。
主权项：1.一种纤维色母粒团聚与分散超微结构检测方法，其特征在于：构建并训练细粒度注意力网络模型后，将待识别的纤维色母粒电镜图像输入到训练好的细粒度注意力网络模型中，由训练好的细粒度注意力网络模型输出纤维色母粒团聚识别结果；细粒度注意力网络模型包括浅层卷积网络、弱检测器和强检测器；浅层卷积网络包括两层卷积层、两层下采样层和一个非线性层；弱检测器包括一个深层卷积网络和一个注意力网络；深层卷积网络包括两层卷积层、两层下采样层和三层全连接层；注意力网络包括全局平均下采样3×3池化层、非线性激活函数和一个特征重标定权重W；强检测器包括空间注意力网络；空间注意力网络包括两个3×3池化层、一个非线性激活函数和一个空间变换系数α。
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百度查询： 苏州宝丽迪材料科技股份有限公司 东华大学 一种纤维色母粒团聚与分散超微结构检测方法
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